论文部分内容阅读
为了提高Elman神经网络进行短期负荷预测时的精度,解决预测过程中易陷入局部最优解等问题,采用非线性阻尼最小二乘法对学习算法进行优化,并对激励函数进行改进,建立双隐含层Elman神经网络模型。Matlab仿真结果表明,改进后的模型对短期电力负荷进行预测的精度高于传统BP神经网络模型,达到了短期负荷预测所要求的误差范围,说明该方法和模型是可行有效的。